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國立中央大學 土木工程學系 曾國欣所指導 彭新雅的 利用衛星影像間接建立全台海岸地形模型 （2017），提出gopro 7更新關鍵因素是什麼，來自於海岸地形、DTU10、改良常態差異水體指標、潮間帶、台灣。
而第二篇論文世新大學 數位多媒體設計學系 張純良所指導 吳宛儒的 社交網路結合360度全景虛擬實境旅遊之應用研究 （2016），提出因為有 虛擬實境、社交網路、虛擬旅遊、共享經濟、體驗經濟的重點而找出了 gopro 7更新的解答。
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09:37 ｜OSMO Pocket 各種 Type C vs iOS測試
11:24 ｜GoPro Hero 7 更新有差嗎？
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利用衛星影像間接建立全台海岸地形模型
為了解決gopro 7更新 的問題，作者彭新雅 這樣論述：
臺灣本島擁有超過1200公里的海岸線，許多港口、遊憩區、水產養殖皆座落於此，且蘊含了豐富的生態系統。然而從地理資訊的角度而言，對於該區段的地形掌握長期以來仍屬欠缺，眾多全球數值高程模型（Digital Elevation Model, DEM）在海陸交界處皆呈現明顯不連續之高程，進而對於海岸變遷研究與船隻航行等造成困難。例如Shuttle Radar Topography Mission, SRTM）雖具有30公尺解析度並提供了全球陸地的高程資訊，但因雷達信號無法穿透水面，再加上拍攝時的無法與低潮的時間重疊，因此該產品對於沿岸的覆蓋範圍有限。此外，世界各地的沿海地區受到侵淤影響而變動快速，高
成本的現地聲納量測缺乏即時性與全面性。因此，於海岸線快速更新數值高程模型，並用以監測人為及自然力量所導致的持續變化，已成為國土規劃和永續發展的關鍵任務。因此，本研究目標為延伸DEM的覆蓋範圍至低潮位陸側，並且劃設高低潮區間的潮間帶範圍。研究流程主要分為資料分析、重建沿岸地形、驗證結果以及潮間帶劃設。首先收集2010 – 2016這七年來的歷史無雲圖像，其中包括Landsat-5/-7/-8和SPOT-4/-5/-6/-7等超過10,000張影像，並計算每一張衛星影像的改良常態差異水體指標(Modified Normalized Difference Water Index , MNDWI)或常
態差異水體指標(Normalized Difference Water Index , NDWI)來識別水體像素。再計算每一個影像網格中水所出現的機率並使用DTU10的潮汐模型做為高度參考，將淹水機率轉換為實際高程資訊。驗證部分則利用內政部地政司之海域基本圖的現地資料測試西部沿岸三區域（包含香山濕地、高美濕地以及外傘頂洲）地形。此外，於金門慈湖南側灘地另外運用無人飛行載具unmanned aerial vehicle (UAV)與建模軟體製作高程模型檢驗。本研究所製作之數值高程模型經UAV地形驗證可獲得約50公分精度，而由現地資料驗證後所得到root-mean-square of error
(RMSE)介於37至62公分。除劃設全台潮間帶外，最後將以金門為例，運用不同時期所製作之海岸地形探討近岸沉積物的時空變化。
社交網路結合360度全景虛擬實境旅遊之應用研究
為了解決gopro 7更新 的問題，作者吳宛儒 這樣論述：
2016年是虛擬實境技術大躍進的一年，伴隨體驗經濟時代的到來，虛擬實境技術不斷更新與突破。當虛擬照進現實，社交網路（Social Networks）已結合了虛擬實境（Virtual Reality）及旅遊，產生了跨界性的整合，為使用者帶來全新的沉浸式旅遊體驗，觀者可透過虛擬實境進入平行宇宙，並體驗虛擬旅遊（Virtual Tours）的樂趣，藉由視覺盛宴拉近人與人之間的距離，更達到共享經濟的概念。本研究運用文獻分析法、問卷調查法、實驗觀察法以及半結構式訪談法，分析虛擬旅遊及社交網路的發展性，並針對傳統社交網路及虛擬旅遊應於社群網站之差異性做深入探討。兩者不同領域的結合，從中找出虛擬旅遊在未來
網路社交平台應用的新契機，以供未來打卡分享旅遊資訊應用之參考，並可做為後續相關議題的參考及應用。